3 商業保險發展與居民消費之間關係的實證研究
上文我們針對文獻進行了綜述，並且針對商業保險發展的概念以及衡量、居民消費的概念以及衡量進行界定；研究商業保險發展與居民消費之間關係的邊際消費理論、生命週期理論、持久收入理論、預防性儲蓄理論等四個理論依據；另外針對分散風險視角下、損失補償視角下、社會保障視角下、儲蓄替代視角下，商業保險發展與居民消費相互影響的機制和路徑進行分析。在本部分，我們則是要針對商業保險發展與居民消費之間關係開展實證研究，借助於模型開展定量的研究。
3.1 理論模型介紹
向量自回歸模型通常我們稱之為var模型，主要是充分考慮到模型當中的各個變數當期以及滯後的水平，表現在內生的關係上時，則是主要借助於時間序列資料，實現了單一化的變數逐步向多個變數擴充套件。var模型用主要是用來針對模型所涉及的內生系統開展分析，當模型當中的某乙個變數受到來自於外面的一種因素的衝擊時，其餘的有關變數也會相應的做出反應，同時在整個在總的反應效果當中，我們可以得到每乙個單一變數的貢獻度大小。var模型我們通常可以借助於如下的數學公式進行表達：
在上面的數學公式當中，yt主要反映的是乙個具有n維的內生變數所構成的向量，at則是可以表現為乙個n階的維待估計引數所構成的矩陣，p表示為滯後期。
因為在所構建的var模型當中，全部的變數都將會被當做成內生的變數，其中任何乙個變數都能夠表示為這乙個變數和var模型當中的其他變數滯後值的線性形式的函式，倘若所有的方程都出現很多個滯後的情況，則應該針對當中的所有係數進行解釋，尤其是在面臨係數出現正數和負數相互交替的情況時，就顯得相對比較難處理了。當然，也正是給予我們上面所說的這樣乙個難題，學者們在研究過程中就選擇針對var模型當中開展脈衝響應函式的相關分析，通常又被稱作是irf分析，著重關注的是應變數如何針對整個模型系統當中的乙個以及很多個方程面臨一些衝擊時所進行的響應的。所以，文章在研究的過程當中不斷消除偽回歸所帶來的不利的影響，將針對我們所取得的時間序列資料開展一系列的統計檢驗，從而確保能夠更加客觀地研究所以變數的衝擊作用。
3.2 模型變數的選擇
3.2.1 衡量商業保險發展與居民消費的變數
在**開展的實證研究過程中，我們一方面要考慮到所選的具體指標的代表性，還要充分考慮到這些資料的可獲得性。基於上述兩個條件，我們選擇將商業保險費收入的大小（bf）當做是衡量商業保險發展的指標，同時將其看作是應變數。選擇利用居民儲蓄存款規模的大小（cxye）以及居民的可支配收入兩個方面來衡量居民消費的相關情況，同時將這兩種型別的變數當做是自變數；這裡需要指出的是，我國學者所開展的研究中，視角更多的也是集中在城鎮居民的範疇，而忽略了城鎮居民以及農村居民之間在風險意識、風險管理、消費傾向、消費結構等各個方面所存在的差異，而本文在研究時綜合考慮城鎮以及農村居民之間所存在的差異性，借助var模型，針對我國商業保險發展和居民消費之間的良性互動關係開展實證研究。
所以又將居民的可支配收入指標進一步細化為城鎮居民的人均可支配收入（czsr）以及農村居民人均現金純收入（ncsr）這兩種不同的指標。
（1）商業保險發展的衡量指標確定
當前，國內外的學者在研究過程中已經利用過商業保險賠付率、商業保險費收入規模、商業保險的深度以及商業保險的密度等四個指標，針對商業保險發展的有關狀況進行衡量。本文主要是研究我國商業保險發展的乙個全域性的情況，同時考慮到相關資料獲取的便利性，從而選取商業保險費的收入規模當做是商業保險發展的衡量指標。
（2）居民消費的衡量指標確定
居民消費一般而言主要包括來自於消費支出規模以及消費水平兩個層面的內涵。國內外學者在研究過程中已經利用過居民收入規模、居民儲蓄規模以及恩格爾系數等三個指標，針對居民消費的有關狀況進行衡量。
首先，對於居民而言，當收入一定時，居民消費和局儲蓄之間恰恰是此消彼長的關係，存在明顯的相互擠出關係；其次，邊際消費理論、生命週期理論以及永續性收入理論等經典的消費理論都將居民消費看作是收入的函式，居民消費規模的大小也就取決於收入規模的大小。
對於居民的收入而言，也一般存在著三個層面的概念，也就是實際收入、名義收入以及可支配收入，而本文在選擇具體的收入作為居民消費的衡量指標時，則是盡可能地剔除包括稅收等在內的其他一些因素的影響，選擇能夠直接影響居民消費規模大小的可支配收入指標。對於居民儲蓄的規模大小，我們顯然可以借助於銀行所公布的存款餘額來進行反映。
3.2.2 資料**及處理
充分考慮到我們所選擇的有關資料能夠快捷準確的獲得，同時也考慮到我們實證研究過程中樣本資料足夠大，**則選擇了選取2023年至2023年20年間的年度資料。原始的相關指標資料主要**於中國統計年鑑以及中國保險年鑑。
在我們進行模型研究的過程當中，為了切實避免出現異方差所產生的不利的影響，**還進一步針對原始資料進行自然對數化，從而進一步得出原始序列變數：商業保險費收入規模大小（lnbf）、居民儲蓄規模大小（lncxye）、城鎮居民人均可支配收入（lnczsr）、農村居民人均純現金收入（lnncsr），具體情況，如表3-1所示。本文在實證研究過程當中將會借助於向量自回歸模型（var模型）的adf平穩性檢驗、johansen協整檢驗、lag length criteria滯後階數檢驗、grange因果關係檢驗、以及脈衝響應函式分析等分析手段。
表3-1 自然對數化後得出的4個原始序列變數
注：原始的相關指標資料主要**於中國統計年鑑以及中國保險年鑑
3.3 實證研究過程
3.3.1 adf平穩性檢驗
在針對一些具有連續特徵的時間序列開展模型分析之前，一般都應該進行資料的差分。通常而言，經濟領域內所出現的一些時間序列通常並不是相對穩定的時間序列，如果我們在開展模型分析的過程當中沒有針對資料進行一定的處理，模型分析之後所產生的結果也將不會具備一定的客觀性，而且模型分所得出的結果一般還會和實際的情況大不相同。因此，我們在進行模型的分析之前，還是必須要剔除資料當中所存在一些不穩定性，在這個基礎上才可以針對各個變數之間存在關係進行判斷，這種對於不穩定性的消除，也顯然是為了我們提高實證分析的真實度服務的。
文章所進行的平穩性檢驗過程當中，主要利用的是adf的方法開展單位根檢驗。具體的檢驗環節，我們分別針對所選擇的四個時間序列變數，選擇在0.01、0.
05以及0.1這三個不同的置信水平，通過比較adf統計量的大小以及p值的大小，從而分析各個變數是否屬於平穩序列，以及在哪一種置信水平條件下屬於平穩序列。本文在研究過程當中所得到的檢驗結果如表3-2所示。
表3-2 adf平穩性檢驗結果
我們可以從表3-2所體現出來的adf平穩性檢驗結果看出，在0.05的顯著性水平下，商業保險費收入規模大小（lnbf）、居民儲蓄規模大小（lncxye）、城鎮居民人均可支配收入（lnczsr）以及農村居民人均純現金收入（lnncsr）等四個變數都能夠通過臨界值的檢驗，都屬於一階平穩的序列，借助於所開展的一階差分處理，則是能夠防止時間序列的不穩定性影響模型的分析結果。
3.3.2 johansen協整檢驗
即使我們在adf平穩性檢驗的過程中，商業保險費收入規模大小（lnbf）、居民儲蓄規模大小（lncxye）、城鎮居民人均可支配收入（lnczsr）以及農村居民人均純現金收入（lnncsr）等四個變數都能夠通過0.05的顯著性水平下的臨界值檢驗，全部符合一階平穩的相關條件，但是也都不可以認為各個變數之間存在乙個顯著的長期均衡穩定的關係。所以還是必須要針對性地開展協整關係的檢驗。
文章當中所選擇的4個變數都是符合i(1)過的程，所以還是存在協整關係的可能性。在本文當中我們借助於johansen協整檢驗的方法，結合eviews6.0軟體進行檢驗分析，得到的檢驗輸出結果如表3-3所示。
表3-3 johansen協整檢驗的輸出結果
我們可以從表3-3所示的johansen協整檢驗的輸出結果當中可以看出，最大的滯後階數為1，上述商業保險費收入規模大小（lnbf）、居民儲蓄規模大小（lncxye）、城鎮居民人均可支配收入（lnczsr）以及農村居民人均純現金收入（lnncsr）等四個變數存在協整關係，具備長期穩定性的特徵。
3.3.3 lag length criteria滯後階數檢驗
在開展模型的檢驗之前，我們還必須要針對以上四個變數進行滯後期的確定。因為滯後期的數量將能夠對誤差的擾動程度產生直接的影響，直接使得模型檢驗的結果不真實。一般而言，滯後的階數如果越多，由此產生誤差擾動所引起的自相關的影響也將會越小，但是基於另外乙個角度看來，滯後的階數又明顯不應該過大，因為滯後階數的大小與變數自身所具有的自由度關聯在一起，滯後階數過於大將會使得變數的自由度比較小，變數自身所產生的影響作用比誤差所產生的影響還要明顯，同樣也會影響到模型檢驗結果的真實性。
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